SARS-CoV-2 vaccination intentions among mothers of children aged 9 to 12 years: a survey of the All Our Families cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Acceptance of a COVID-19 vaccine is critical to achieving high levels of immunization. The objective of this study is to understand factors associated with COVID-19 vaccine intentions among parents and explore reasons underlying decision making. Methods Participants from a longitudinal cohort were invited to participate in a COVID-19 impact survey in May-June 2020 (n=1321). Parents were asked about the impact of the pandemic and their intention to vaccinate their child against COVID-19 should a vaccine be approved. Past infant vaccination status was validated against public health records. Multinomial regression models were run to estimate associations between demographic factors, past vaccination status, and vaccine intention. Qualitative responses regarding factors impacting decision making were analyzed thematically. Results Sixty percent of parents (n=798) intended to vaccinate their children, but 9% (n=113) said they did not intend to vaccinate and 31% (n=410) were unsure. Lower education and income were inversely associated with intention to vaccinate. Incomplete vaccination history was associated with intention not to vaccinate but not uncertainty. Qualitative responses revealed concerns over vaccine safety and efficacy, long term effects and a rushed vaccination process. Interpretation Almost a third of parents remain unsure about vaccinating their children against COVID-19, even within a group with historically high uptake of infant vaccines. Given the many uncertainties about future COVID-19 vaccines, clear communication regarding safety will be critical to ensuring vaccine uptake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».